Projekt Charta

1 Projekt Charta

1.1 Kontext und Scope

Das Projekt bewegt sich im Themenfeld der politischen Berichterstattung und des Civic Tech. Im Zentrum steht die demografische Struktur der Schweizer Bundesversammlung, insbesondere die Altersentwicklung von Nationalrat und Ständerat zwischen 1850 und heute.

In der öffentlichen Debatte wird wiederkehrend das Gefühl artikuliert, das Schweizer Bundesparlament werde zunehmend von älteren Personen dominiert. Die Frage hat auch politische Relevanz: 2013 forderte SP-Fraktionschef Andy Tschümperlin eine Alterslimite von 65 Jahren für Bundespolitiker und löste damit eine kontroverse Debatte aus [1]. Wir nehmen dieses verbreitete Bauchgefühl als testbare Hypothese auf und prüfen sie mit den offiziellen Daten der Bundesversammlung. Die Kernfrage lautet:

Werden Schweizer Bundespolitiker:innen wirklich immer älter, oder ist das ein populärer Mythos?

Der erwartete Nutzen ist eine evidenzbasierte, allgemeinverständliche Antwort. Das Visualisierungsprodukt soll Bürger:innen und Medienschaffenden eine schnelle Möglichkeit bieten, die Altersstruktur ihres Bundesparlaments im historischen Verlauf zu prüfen, ohne dafür Archivrecherchen oder politikwissenschaftliche Vorkenntnisse zu benötigen. Das fertige Produkt wird als interaktives Dashboard via Streamlit publiziert und zusätzlich durch eine begleitende Quarto-Dokumentation auf GitHub Pages dokumentiert.

1.2 Projektziele

• Exploration: Den Nutzer:innen ermöglichen, die Altersentwicklung der Bundesversammlung über mehr als 175 Jahre visuell zu erkunden, aufgeschlüsselt nach Kammer, Partei und Geschlecht.

• Intuition: Eine zugängliche Oberfläche, die das Konzept “Median-Alter der Parlamentarier:innen” ohne statistische Vorkenntnisse verständlich macht und durch geeignete Begleittexte einordnet.

• Falsifizierbarkeit: Eine eindeutige, datengestützte Antwort auf die Kernhypothese liefern. Wenn die Daten die These widerlegen, gehört das genauso zur Story wie eine Bestätigung.

• Reproduzierbarkeit: Die gesamte Datenpipeline (Download, ETL, Visualisierung) muss von einer dritten Person nachvollziehbar und ausführbar sein, ausschliesslich mit öffentlichen Daten und Open-Source-Tools.

• Out of Scope:

  • Kantonale Parlamentsmitglieder. Der Fokus liegt ausschliesslich auf der Bundesebene (body_key == "CHE").
  • Mitglieder des Bundesrats (Exekutive). Die Analyse beschränkt sich auf die Legislative, also Nationalrat und Ständerat. Das Alter des Bundesrats wurde andernorts ausführlich diskutiert [2].
  • Inhaltliche Analyse von Abstimmungs-, Sprech- oder Geschäftsdaten. Diese standen in einer früheren Projektphase im Fokus, wurden aber zugunsten der fokussierten Altersfrage ausgeklammert.
  • Vorhersagen zu individuellem Wahl- oder Abstimmungsverhalten.
  • Manuelles Sammeln zusätzlicher Daten ausserhalb von OpenParlData.

1.3 Erfolgskriterien

• Qualitativ:
  • Lesende erfassen die Kernantwort auf die Hypothese innerhalb von zwei Minuten.
  • Jede Visualisierung beantwortet genau eine Teilfrage und ist ohne erklärenden Begleittext interpretierbar.
  • Die vier Seiten des Dashboards bilden einen erkennbaren narrativen Bogen (Headline, Aufschlüsselung, Mechanismus, Personen).
• Quantitativ:
  • Mindestens 3’500 Bundespolitiker:innen mit validem Geburtsdatum werden ausgewertet.
  • Die historische Abdeckung erstreckt sich auf den Zeitraum von 1850 bis 2025 (mindestens 175 Jahre).
  • Die vollständige Pipeline läuft auf einem Standard-Notebook.

1.4 Stakeholder-Analyse

• Entwicklungsteam: Verantwortlich für Datenbeschaffung, ETL, Visualisierungsdesign und Deployment. Trägt das technische Risiko und die inhaltliche Verantwortung.
• Dozierende: Bewerten das Projekt nach Reproduzierbarkeit, technischer Umsetzung, Visualisierungsqualität und narrativer Klarheit. Geben Feedback in den Coaching-Sessions.
• Datenjournalist:innen: Externe Zielgruppe, die das fertige Produkt für eigene Beiträge zitieren oder als Recherche-Werkzeug verwenden kann. Schätzen exakte Zahlen, transparente Methodik und klare Quellenangaben.
• Politisch interessierte Bürger:innen: Hauptzielgruppe des Visualisierungsprodukts. Möchten in wenigen Minuten eine fundierte Antwort auf eine gesellschaftliche Wahrnehmung erhalten, ohne sich durch Fachliteratur kämpfen zu müssen.

1.5 User-Analyse

Wir haben zwei primäre Personas identifiziert, formuliert nach dem Value Proposition Canvas von Osterwalder et al. [3].

1.5.1 Die Datenjournalistin: Sarah, 31

• Quick Facts
  • Fachexpertise: Hoch (politische Berichterstattung)
  • Datenkompetenz: Mittel
  • Nutzung: Punktuell, bei Recherchen
  • Gerät: Desktop oder Laptop
• User Tasks
  • Recherche für einen Datenartikel über Generationenwechsel im Parlament.
  • Schnelle Verifikation oder Falsifikation populärer Behauptungen wie “das Parlament wird immer älter”.
  • Identifikation konkreter Personen (jüngste, älteste, am längsten amtierende Parlamentarier:innen) für anekdotische Aufhänger im Artikel.
• Pains
  • Primärquellen wie das Amtliche Bulletin oder die parlament.ch Biografien erfordern stundenlange manuelle Recherche.
  • Aggregierte Statistiken zur Alterstruktur sind in offiziellen Quellen nur lückenhaft verfügbar.
  • Aussagen wie “die Politiker werden immer älter” lassen sich anekdotisch leicht behaupten, aber quantitativ schwer belegen oder widerlegen.
• Gains
  • Ein Werkzeug, das in Sekunden eine belastbare Antwort liefert und deren methodische Grundlage transparent macht.
  • Konkrete, zitierfähige Zahlen mit Stichtagsangabe und Quellverweis.
  • Möglichkeit, eigene Hypothesen schnell gegen die Daten zu testen.

1.5.2 Der engagierte Bürger: Marco, 23

• Quick Facts
  • Fachexpertise: Mittel (politisch interessiert, kein Insider)
  • Datenkompetenz: Gering
  • Nutzung: Sporadisch, oft im Vorfeld von Wahlen oder nach polarisierenden Medienberichten
  • Gerät: Tablet oder Smartphone
• User Tasks
  • Eine in den Medien gehörte These über das Schweizer Parlament selber prüfen.
  • Sich ein Bild davon machen, wie das aktuelle Parlament demografisch zusammengesetzt ist.
  • Vergleiche zwischen den Parteien anstellen, ohne sich tief in politische Programme einzulesen.
• Pains
  • Politische Statistiken sind häufig in Fachjargon verpackt oder hinter Paywalls versteckt.
  • Datenvisualisierungen sind oft mit zu vielen Variablen überladen und schwer auf einem Tablet lesbar.
  • Mangel an historischer Perspektive: Aktuelle Schlagzeilen lassen sich schwer einordnen, wenn der historische Vergleich fehlt.
• Gains
  • Ein klarer, visueller Befund auf einer einzelnen Seite, der die Hauptfrage beantwortet.
  • Optionale Detailebenen, die er auf Wunsch erkunden kann, ohne dass sie ihn auf der Startseite überladen.
  • Eine ehrliche Darstellung, die auch widersprüchliche oder unerwartete Ergebnisse zeigt, statt eine bestimmte politische Agenda zu bedienen.

1.6 Situations-Analyse

1.6.1 Ressourcen

• Personal
  • 2 Studierende
  • 2 Coaches
• Software
  • Open-Source-Stack: Python, uv, pandas, pyarrow, Plotly, Streamlit, Quarto
  • GitHub für Versionskontrolle und Deployment (GitHub Actions, GitHub Pages)
  • Docker für die containerisierte Bereitstellung der Streamlit-App
• Zeit
  • 12 Wochen Semesterprojekt, Endabgabe am 1. Juni 2026

1.6.2 Constraints

• Ausschliesslich öffentlich verfügbare Daten via OpenParlData.ch.
• Das Produkt muss online und ohne Login frei zugänglich sein.
• Verwendung der im Kurs vorgestellten Frameworks (Python, Quarto, Streamlit) sofern nicht eine substanzielle Begründung für eine Abweichung vorliegt.

1.6.3 Risiken

• Datenqualität historischer Geburtstage: Für rund 7% der erfassten Bundespolitiker:innen fehlt das Geburtsdatum. Bei sehr alten Datensätzen (vor 1900) ist die Lücke etwas grösser. Mitigation: Filterung auf valide Geburtsdaten, transparente Dokumentation der ausgeschlossenen Fälle.
• Veränderung von Parteinamen über die Zeit: CVP wurde zu Die Mitte, FDP zu FDP-Liberale, etc. Mitigation: Verwendung der von OpenParlData bereitgestellten harmonisierten Parteibezeichnungen.
• Aktive Mandate ohne Enddatum: Für noch laufende Mandate ist das Enddatum offen. Mitigation: Bei Tenure-Berechnungen wird das heutige Datum als provisorisches Mandatsende verwendet, und betroffene Datensätze sind über das Flag currently_active erkennbar.

1.7 Visualisierungskonzept

• Produktform: Interaktives Webdashboard, umgesetzt mit Streamlit und Plotly. Vier inhaltliche Seiten, die einen aufeinander aufbauenden narrativen Bogen bilden.
• Visuelle Encodings:
  • Hauptdiagramm (Seite 1, Headline): Liniendiagramm. X-Achse = Jahr (1850 bis 2025), Y-Achse = Median-Alter pro Kammer. Zwei Linien (NR, SR) mit hellem 25-bis-75-Prozent-Perzentilband als Streuungsindikator. Farbcodierung: Nationalrat in Dunkelblau, Ständerat in Orange (konsistent über das ganze Produkt).
  • Aufschlüsselung (Seite 2): Liniendiagramm pro Partei und pro Geschlecht. Begrenzung auf die sechs grössten Parteien zur Reduktion von Visual Clutter.
  • Mechanismus (Seite 3): Boxplot des Eintrittsalters pro Eintrittsjahrzent, Histogramm der Gesamt-Mandatsdauer, Balkendiagramm der medianen Mandatsdauer.
  • Personen (Seite 4): Drei Top-10-Tabellen (jüngste, älteste und am längsten amtierende Parlamentarier:innen) plus ein Histogramm der Altersverteilung im aktuellen Parlament.
• Interaktivität:
  • Mehrseitige Navigation via Sidebar.
  • Plotly-Tooltips mit exakten Werten beim Überfahren der Datenpunkte.
  • Hover-Highlights zur einfachen Identifikation spezifischer Jahre, Parteien oder Personen.
• Narrative und Annotation: Auf jeder Seite gibt es einen kurzen einleitenden Text mit der Teilfrage, ein bis zwei Visualisierungen und einen Schluss-Absatz mit der Hauptbeobachtung in Klartext. Die Headline-Seite enthält zudem KPI-Karten mit den wichtigsten Zahlen.
• Zielmedium und Integration: Standalone-Webanwendung, hinter einem Reverse-Proxy unter vdss.cboss.dev/streamlit erreichbar. Begleitend dazu eine Quarto-Dokumentation auf GitHub Pages.

1.8 Projektplan

gantt
    title Projektplan VDSS
    dateFormat YYYY-MM-DD
    tickInterval 1week

    section Projekt-Verstaendnis
        Kontext-, Stakeholder- und User-Analyse :a1, 2026-03-16, 5d
        Erste Charta (Voting-Analyse)           :milestone, m1, 2026-03-23, 0d

    section Datenbeschaffung und ETL
        Download und NDJSON-Parsing             :a3, 2026-04-01, 5d
        Erste ETL (Votes, Affairs, Speeches)    :a4, 2026-04-06, 7d
        Explorative Datenanalyse                :a5, 2026-04-13, 5d

    section Erste Iteration
        Streamlit-Prototyp Voting-Analyse       :a6, 2026-04-21, 10d
        Entscheid Pivot zur Altersanalyse       :milestone, m2, 2026-05-02, 0d

    section Zweite Iteration
        Neue ETL fuer Altersanalyse             :a8, 2026-05-05, 3d
        Charta und Datenbericht ueberarbeiten   :a9, 2026-05-07, 4d
        Visualisierungsprodukt finalisieren     :a10, 2026-05-07, 7d

    section Evaluation und Abgabe
        Finalisierung Quarto-Dokumentation      :a12, 2026-05-15, 4d
        Abgabe                                  :milestone, m3, 2026-06-01, 0d

Figure 1: Tatsächlicher Projektverlauf inklusive Pivot.

1.9 Rollen und Kontakt

Person	Rolle	Aufgabe	E-Mail
Christian Bosshard	Data Scientist	Entwicklung, ETL, Visualisierung	boschr02@students.zhaw.ch
Enea D. Fedel	Data Scientist, Teamsprecher	Entwicklung, Visualisierung, Dokumentation	fedelene@students.zhaw.ch
Manuel Dömer	Coach	Beratung zu technischen Themen	doem@zhaw.ch
Wibke Weber	Coach	Beratung zu visueller Kommunikation	webw@zhaw.ch

1.10 Quellen

[1]

SRF News, “Schweiz: Alterslimite für parlamentarier.” Accessed: May 17, 2026. [Online]. Available: https://www.srf.ch/news/schweiz/schweiz-alterslimite-fuer-parlamentarier

[2]

Tages-Anzeiger, “Bundesrat: Die schweiz hat eine der ältesten regierungen in europa.” Accessed: May 17, 2026. [Online]. Available: https://www.tagesanzeiger.ch/bundesrat-die-schweiz-hat-eine-der-aeltesten-regierungen-in-europa-603026662810

[3]

A. Osterwalder, Y. Pigneur, G. Bernarda, and A. Smith, Value proposition design: How to create products and services customers want. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2014.